这篇论文探讨了一种针对高维数据的特征选择算法,该算法利用快速聚类技术提高效率,为数据挖掘领域的学者和实践者提供了有价值的参考。
基于快速聚类的髙维数据特征选择算法
相关推荐
基于特征聚类集成技术的组特征选择方法
特征选择是模式识别和机器学习领域中不可或缺的技术,从一组特征中挑选出最有效的以降低特征空间维度。在当前海量高维数据的背景下尤为重要,通过选择合适的特征选择算法,可以去除不相关和冗余特征,提升学习算法的泛化性能和运行效率。特征选择广泛应用于文本分类、生物信息学和信息检索等领域。
数据挖掘
17
2024-07-17
高维数据挖掘中特征选择的稳健方法
针对112Gb/s PM-(D)QPSK系统,特别是具有2.5GHz最大频偏的典型激光器,存在 |△f-f_e|=π/2 或 |f-f_e|=Rs/4 的情况。此时,若能判断频偏估值是否错误,则可利用此规律直接获得正确频偏估值,并将其作为G-PADE的初始设置值。
判断频偏估值正确与否可通过BER轻松实现,因为正确和错误的估值对应着截然不同的BER:一个接近0.5,另一个略大于0。因此,无论初始真实频偏为何值,G-PADE的初始化问题都能得到解决。方法如下:
G-PADE开始工作前,利用四次方法对一段符号进行频偏估计,同时监测该段符号的BER。
通过BER判断估值是否收敛正确。
若正确,则
数据挖掘
22
2024-05-19
高维数据挖掘中特征选择的稳健方法
后续工作的研究方向是个挺有意思的点,尤其是搞高维数据挖掘的你,肯定也常常头疼特征选择那块的稳定性问题。这篇文章虽然出发点在100Gbps PM-QPSK 相干光传输系统,但里面提到的算法思路和仿真平台的设计,对做高维特征选择优化其实还挺有启发的。是文中提到的并行结构,还有频偏估计和相位恢复的自适应算法,不仅在光通信领域有价值,放在复杂特征空间的数据中,也能玩出花来。
数据挖掘
0
2025-07-02
SA与ACO固定特征选择算法
固定特征选择的老朋友——SA和ACO,用得好能省下不少训练时间。模拟退火的搜索挺灵活,一边降温一边试错,越冷越挑剔。特征子集怎么选?加一个、减一个,模型好就留下,不好也有先留着,怕的是卡在局部最优。蚁群优化走得就比较讲究信息素了。每只蚂蚁像在找最短路径,走得多的路线越来越香。你可以用特征重要性引导它们,选出来的子集一般还不错。想试试的话,推荐几个 Matlab 的资源,还挺方便:粒子群模拟退火蚁群算法 MATLAB 实现、ACO 特征选择算法这些都可以直接跑看看。注意别直接套用默认参数,不同的数据集差别还蛮大的,特征多了要适当控制迭代次数,不然跑起来挺慢。如果你有现成模型,那就更好,直接拿来评
算法与数据结构
0
2025-06-25
基于分形维的快速属性选择算法2003年
嘿,前端小伙伴们,今天给你们一个挺有意思的算法,叫做基于分形维的快速属性选择算法(IFAS)。它可不是普通的属性选择算法哦,采用了分形维这种挺的方式来衡量属性的重要性,算是个新思路。如果你正好在搞数据挖掘、文档分类或者多媒体索引等领域,这个算法对你有。最有意思的地方在于,它不像以前的 FDR 算法那样需要多次扫描数据集,IFAS 只需扫描一次,节省了多时间和空间。而且,结合了后向属性选择策略和降维操作的投影特性,它的表现比传统算法要优秀得多。通过实际的图像特征数据集合和合成的分形数据集对比实验,IFAS 在性能上领先。嗯,如果你有类似的需求,可以考虑尝试一下这个算法。,IFAS 在数据上的效率
数据挖掘
0
2025-07-01
基于能量的集成特征选择方法(2012年)
特征选择是机器学习和数据挖掘领域的关键问题之一,而特征选择的稳定性也是目前的一个研究热点。基于能量学习模型,分析了基于局部能量的特征选择方法,并根据集成特征选择的原理,对基于局部能量的特征排序结果进行集成,以提高算法的稳定性。在现实数据集上的实验结果表明,集成特征选择可以有效提高算法的稳定性。
数据挖掘
15
2024-08-08
高维数据挖掘中特征选择的稳健方法总结
表4.7 总结了在高维数据挖掘中特征选择方法vV算法中问变量的取值范围。这些变量的理论和实测范围包括定点设计属性输入符号的实部和虚部,以及幅度。具体包括(-2, +2)和(-16, +16)的幅度。此外,还涵盖了一组符号四次方后的求和结果,以及该结果的幅度(-128, +128)。各组符号的相位调整在(+1, +4)之间,确保输出符号的相位偏估计结果精确有效。
数据挖掘
9
2024-09-14
特征选择方法基于复杂网络与遗传算法(2014)
特征选择的优化老问题了,精度一高,维度就上来了,真头大。基于复杂网络的节点重要度和遗传算法搭配用,这思路还蛮新鲜的。简单说就是把每个特征看成网络里的一个节点,用互信息来连边,判断哪个节点“重要”,再让遗传算法来帮你挑出最优子集。比起直接暴力筛特征,这套方法考虑了全局冗余,就不是简单看看信息量大小,而是从整体结构上看你哪些特征真有用,哪些只是凑热闹的。我试了一下,跑出来的子集还挺精干的,维度降了不少,分类精度也没掉,甚至还提升了。对那种维度高、冗余特征多的任务还挺友好,比如文本分类、多传感器数据啥的。哦对了,互信息相关的工具推荐几个给你,MATLAB上也有不少实现,直接拿来改就行。如果你要自定义
数据挖掘
0
2025-06-25
基于邻域辨别力的特征选择方法
特征选择作为模式识别、机器学习和数据挖掘的关键预处理步骤,其重要性不言而喻。邻域作为分类学习中的核心概念,能够有效区分决策不同的样本。我们提出一种新的邻域辨别力指数,用于量化邻域关系中的差异信息,进而反映特征子集的区分能力。区别于传统的基于邻域相似度的方法,该指数直接利用邻域关系的基数进行计算。为了全面捕捉多个特征子集组合带来的区分信息变化,我们进一步扩展了辨别力指数,引入了联合辨别力指数、条件辨别力指数以及互信息辨别力指数。这些扩展指标与香农熵及其变体具有相似的性质。针对实值数据的分析,我们在辨别力指数中引入了一个名为“邻域半径”的参数。基于提出的辨别力指数,我们定义了候选特征的显著性度量,
数据挖掘
13
2024-05-21